"""数据集预览"""
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import matplotlib.pyplot as plt

#tensor读入是一维元组，用于转换3维可视化
img_size=28
#直接加载
mnist=input_data.read_data_sets("./data",one_hot=True)
X_train,y_train,X_test,y_test=mnist.train.images,mnist.train.labels,mnist.test.images,mnist.test.labels
#-1代表任意个tensor(28,28,1)，1代表通道，即灰度图
X_train=X_train.reshape(-1,img_size,img_size,1)
X_test=X_test.reshape(-1,img_size,img_size,1)
print(X_train[0].shape)
print(y_train[0].shape)

#绘制，cmap参数接受一个值（每个值代表一种配色方案），并将该值对应的颜色图分配给当前图窗
#显示时需要改变成真正的二维
X_train=X_train.reshape(-1,img_size,img_size)
X_test=X_test.reshape(-1,img_size,img_size)
X_train=X_train*255
X_test=X_test*255
#print(X_train[0])
plt.subplot(221)
plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.subplot(222)
plt.imshow(X_train[1], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.subplot(223)
plt.imshow(X_train[2], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.subplot(224)
plt.imshow(X_train[3], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()